@inproceedings{eshkol-taravella-etal-2022-classification,
title = "Classification automatique de questions spontan{\'e}es vs. pr{\'e}par{\'e}es dans des transcriptions de l{'}oral (Automatic Classification of Spontaneous vs)",
author = "Eshkol-Taravella, Iris and
Barbedette, Ang{\`e}le and
Liu, Xingyu and
Soumah, Valentin-Gabriel",
editor = "Est{\`e}ve, Yannick and
Jim{\'e}nez, Tania and
Parcollet, Titouan and
Zanon Boito, Marcely",
booktitle = "Actes de la 29e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
month = "6",
year = "2022",
address = "Avignon, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.30",
pages = "305--314",
abstract = "Ce travail a pour objectif de d{\'e}velopper un mod{\`e}le linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d{'}enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux cat{\'e}gories {``}spontan{\'e}{''} et {``}pr{\'e}par{\'e}{''}. Avant de proc{\'e}der au traitement automatique, nous proposons une liste de crit{\`e}res d{\'e}finitoires et discriminants permettant de distinguer les questions parmi d{'}autres {\'e}nonc{\'e}s. Les exp{\'e}riences bas{\'e}es sur des m{\'e}thodes d{'}apprentissage supervis{\'e} sont r{\'e}alis{\'e}es selon une classification multiclasse comprenant les cat{\'e}gories {``}spontan{\'e}{''}, {``}pr{\'e}par{\'e}{''} et {``}non-question{''} et selon une classification binaire incluant les cat{\'e}gories {``}spontan{\'e}{''} et {``}pr{\'e}par{\'e}{''} uniquement. Les meilleurs r{\'e}sultats pour les m{\'e}thodes traditionnelles d{'}apprentissage automatique sont obtenus avec une r{\'e}gression logistique combin{\'e}e aux crit{\`e}res linguistiques significatifs uniquement (F-score de 0.75). Pour finir, nous mettons en parall{\`e}le ces r{\'e}sultats avec ceux obtenus en utilisant des techniques d{'}apprentissage profond.",
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<title>Classification automatique de questions spontanées vs. préparées dans des transcriptions de l’oral (Automatic Classification of Spontaneous vs)</title>
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<title>Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale</title>
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<abstract>Ce travail a pour objectif de développer un modèle linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d’enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux catégories “spontané” et “préparé”. Avant de procéder au traitement automatique, nous proposons une liste de critères définitoires et discriminants permettant de distinguer les questions parmi d’autres énoncés. Les expériences basées sur des méthodes d’apprentissage supervisé sont réalisées selon une classification multiclasse comprenant les catégories “spontané”, “préparé” et “non-question” et selon une classification binaire incluant les catégories “spontané” et “préparé” uniquement. Les meilleurs résultats pour les méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique sont obtenus avec une régression logistique combinée aux critères linguistiques significatifs uniquement (F-score de 0.75). Pour finir, nous mettons en parallèle ces résultats avec ceux obtenus en utilisant des techniques d’apprentissage profond.</abstract>
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%A Eshkol-Taravella, Iris
%A Barbedette, Angèle
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%A Soumah, Valentin-Gabriel
%Y Estève, Yannick
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%S Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale
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%X Ce travail a pour objectif de développer un modèle linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d’enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux catégories “spontané” et “préparé”. Avant de procéder au traitement automatique, nous proposons une liste de critères définitoires et discriminants permettant de distinguer les questions parmi d’autres énoncés. Les expériences basées sur des méthodes d’apprentissage supervisé sont réalisées selon une classification multiclasse comprenant les catégories “spontané”, “préparé” et “non-question” et selon une classification binaire incluant les catégories “spontané” et “préparé” uniquement. Les meilleurs résultats pour les méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique sont obtenus avec une régression logistique combinée aux critères linguistiques significatifs uniquement (F-score de 0.75). Pour finir, nous mettons en parallèle ces résultats avec ceux obtenus en utilisant des techniques d’apprentissage profond.
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%P 305-314
Markdown (Informal)
[Classification automatique de questions spontanées vs. préparées dans des transcriptions de l’oral (Automatic Classification of Spontaneous vs)](https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.30) (Eshkol-Taravella et al., JEP/TALN/RECITAL 2022)
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